LangChain+向量数据库的LLM产品应用课程,共计约40小时的学习内容,完成10多个实际项目,如构建LLM驱动的销售和客户支持智能体等,旨在推广AI在不同行业的应用和解决方案

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:LLM应用栈工具、项目和供应商列表,旨在更全面地覆盖每个类别中的所有可用选项,涵盖了数据管道、嵌入模型、向量数据库、沙盒、编排

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利用LLM构建应用实践笔记

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本文主要介绍了向量数据库的原理和实现,包括向量数据库的基本概念、相似性搜索算法、相似性测量算法、过滤算法和向量数据库的选型等等。向量数据库是崭新的领域,目前大部分向量数据库公司的估值乘着AI和GPT的东风从而飞速的增长,但是在实际的业务场景中,向量数据库的应用场景还比较少,抛开浮躁的外衣,向量数据库的应用场景还需要开发者们和业务专家们去挖掘。

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:开源向量数据库Milvus的轻量版本,为AI应用提供向量嵌入和相似性搜索功能,可轻松集成到Python应用中

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:AI原生数据库,为LLM应用提供了极快的向量和全文搜索能力,具有高性能、灵活性和易用性等特点,能满足下一代AI应用的挑战

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一个开源的向量数据库,支持JavaScript和Python,并且可以方便的和Langchain集成。主要功能包括:-存储向量和它们的元数据-文档向量和对向量查询-从数据库中检索相似的向量用Python的话,它可以以内存数据库方式运行,或者是客户端/服务端运行。用JaScript的话,目前仅支持客户端连接Python的服务端或者Docker。

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